[에너자이] ML Engineer / Researcher

[담당 업무]

- LLM 최적화 기법의 연구 및 일반화 수행

- LLM 추론 과정에서의 Token-level Sparsity, Activation-level Sparsity에 기반한 연산 최적화 전략 연구

- 1.58bit 양자화를 포함한 ultra-low-bit weight/activation quantization 알고리즘 설계

- 사내 추론 엔진 Optimium 개발팀과의 협업을 통해 실제 on-device에서 가속화할 수 있는 형태의 연구 수행

- CPU, GPU, NPU 등 이기종 하드웨어 환경에 최적화된 Heterogeneous Execution 자동 할당 전략 연구 

- 연구 성과의 기술 문서화, 내부 공유 및 필요 시 데모 콘텐츠 제작

- 주된 타겟 디바이스 (including but not limited to)

- Jetson Board (Orin, Xavier, etc.)

- MPU Boards

[지원 자격]

- 학부 4학년 이상

- 해외 여행에 결격 사유가 없으신 분

- Python 을 활용한 프로젝트 수행 경험이 있으신 분

- 딥러닝 프레임워크 (Pytorch, Keras, Tensorflow 등) 을 활용한 프로젝트 수행 경험이 있으신 분

- 병역특례 지원 가능

- 산업기능요원 현역, 전문연구요원(전직, 보충역) 지원 가능하며 이력서에 별도 표기하여 제출 부탁드립니다.

[우대 사항]

- 2bit 이하 quantization 알고리즘 설계 또는 실험 경험

- LLM 또는 SLM의 온디바이스 실행 관련 프로젝트 참여 경험

- AI 경량화 연구 수행 경험

- 관련 학회 및 저널 게재 경력자

- 관련 전공 석사, 박사 학위 보유 시 경력 인정